1 repository
Deep learning identification of structural components like headings and lists within images.
Distinct from Word Processing Structural Elements: Distinct from Word Processing Structural Elements: focuses on visual identification via DL, not binary file specification.
Explore 1 awesome GitHub repository matching content management & publishing · Visual Structural Elements. Refine with filters or upvote what's useful.
Layout-parser este un framework de deep learning pentru parsarea layout-ului documentelor și analiza imaginilor. Oferă un toolkit pentru extragerea informațiilor structurale și a modelelor de layout din documente scanate și imagini digitale, transformându-le în structuri de date programatice pentru analiză automatizată. Framework-ul integrează detectarea layout-ului cu recunoașterea optică a caracterelor (OCR) pentru a converti regiunile tabelare în date lizibile de către mașină. Utilizează rețele neuronale pentru a identifica și clasifica elementele structurale din imaginile documentelor fără a se baza pe sisteme manuale bazate pe reguli. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități de analiză a documentelor, inclusiv parsarea structurii documentului, extragerea automată a tabelelor și reprezentarea ierarhică a layout-ului. Include, de asemenea, instrumente de vizualizare pentru a randa elementele și ierarhiile detectate peste imaginile originale pentru verificarea rezultatelor.
Locates and identifies specific structural elements within document images using deep learning models.